(57)【要約】【課題】デジタルカメラで撮影された写真画像データからノイズの変動幅を特定し、効果的にノイズを抑制できる写真画像処理方法を提供する。【解決手段】写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップと、濃度成分画像データを所定サイズに分割した画素ブロック毎に、平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップと、濃度範囲を所定間隔に区分し、平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップと、各区分で濃度ばらつきが最小となる代表画素ブロックを抽出する画素ブロック抽出ステップと、代表画素ブロックのブロック特性値から算出した二本の回帰直線で区画される範囲をノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップと、を含む写真画像処理方法。【選択図】図４
2010033527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理方法であって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップと、
前記濃度成分抽出ステップで抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップと、
濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップと、
各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出ステップと、
前記画素ブロック抽出ステップで抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップと、
を含む写真画像処理方法。
【請求項２】
前記濃度ばらつきが、各画素ブロックの平均濃度値を閾値として、当該閾値より高濃度の画素の平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素の平均濃度値である低濃度側平均濃度値との差分演算により算出される値である請求項１記載の写真画像処理方法。
【請求項３】
加重平均フィルタのフィルタ係数を、前記ノイズ変動幅特定ステップで特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定するフィルタ係数設定ステップと、
前記フィルタ係数設定ステップで設定されたフィルタ係数による加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップ
をさらに含む請求項１または２記載の写真画像処理方法。
【請求項４】
加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップと、
前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値が、前記濃度成分画像データの各濃度値に対応する前記変動幅を超える場合に、前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値を当該変動幅の上限値または下限値に制限する濃度値制限ステップと、
をさらに含む請求項１または２記載の写真画像処理方法。
【請求項５】
加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップと、
前記濃度成分画像データの各濃度値と前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値とを所定の重み係数で融合処理して補正濃度成分画像データを生成する濃度補正ステップとを含み、
前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値が、前記濃度成分画像データの各濃度値に対応する前記変動幅を超える場合に、当該画素の濃度値の融合比率が小さくなるように前記重み係数が設定される請求項１または２記載の写真画像処理方法。
【請求項６】
前記加重平均フィルタは、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、前記閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、対象画像データに応じて動的に決定されるフィルタである請求項３から５の何れかに記載の写真画像処理方法。
【請求項７】
写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理プログラムであって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップと、
前記濃度成分抽出ステップで抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップと、
濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップと、
各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出ステップと、
前記画素ブロック抽出ステップで抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップと、
をコンピュータに実行させる写真画像処理プログラム。
【請求項８】
写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理装置であって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出部と、
前記濃度成分抽出部で抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出部と、
濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付部と、
各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出部と、
前記画素ブロック抽出部で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定部と、
を含む写真画像処理装置。
【請求項９】
前記濃度ばらつきが、各画素ブロックの平均濃度値を閾値として、当該閾値より高濃度の画素の平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素の平均濃度値である低濃度側平均濃度値との差分演算により算出される値である請求項８記載の写真画像処理装置。
【請求項１０】
前記写真画像データから色差成分画像データを抽出する色差成分抽出ステップと、
加重平均フィルタのフィルタ係数を、前記ノイズ変動幅特定ステップで特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定する色差フィルタ係数設定ステップと、
前記色差フィルタ係数設定ステップで設定されたフィルタ係数による加重平均フィルタで前記色差成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制する色差ノイズ抑制処理ステップをさらに含む請求項６記載の写真画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラで撮影された画像を観察すると、画像に細かな粒状のノイズが重畳されていることが観察される。特に画像の暗部でざらつくようなノイズが目立ち、暗所でストロボ発光無しで撮影された画像には同様のノイズが画像全体に現れる。
【０００３】
これらのノイズは、撮像素子のリセットノイズや暗電流ノイズ等、素子の特性等に起因して発生するもので、撮影環境が悪い、つまり被写体の照度が低いほどノイズ成分が勝り、さらにゲイン調整によって明るさを補正する場合にノイズが強調されるようになる。
【０００４】
同様に、光学カメラによって撮影されたフィルム画像にも色素雲の大きさに基づいた粒状ムラが存在し、フィルムスキャナを介してデジタル画像に変換した写真画像データには細かな粒状のノイズが重畳されている。これらの粒状のノイズは、写真画像を拡大処理したときに顕著に現れる。
【０００５】
これらの粒状のノイズを抑制するために、所定のフィルタサイズのメジアンフィルタやガウシアンフィルタによるフィルタ処理、つまり、ある画素についてその周囲の画素を加味して求めた所定の平均値に置換する処理を画像全体に施すような処理があるが、画像の輪郭部分にメリハリを与える鮮鋭化処理の後にこのようなぼかし処理を行なうと、輪郭までぼやけてしまうので鮮鋭化した意味が無くなり、上述のぼかし処理を行った後に鮮鋭化処理する場合には画像中の細かい構造（ディテール）が消失するといった不都合がある。
【０００６】
そこで、写真画像データを所定画素数でブロック分割して、各領域の平均値と分散値を求め、分散値が小さい平坦な画像領域では強い平滑化処理を施し、分散値が大きい輪郭を含む画像領域では弱い平滑化処理を施すことが考えられるが、この方法によれば、輪郭を含む画像領域がブロック内に存在すると、一律に弱い平滑化処理が実行されるため、輪郭を中心とする所定幅の帯状の領域でノイズ抑制効果が低減されることになり、あまり好ましい結果が得られなかった。
【０００７】
特許文献１には、フィルムスキャナを介してデジタル画像に変換した写真画像データに加重平均フィルタ処理を行なう画像処理方法として、写真画像データを構成するＲＧＢ画素成分毎に、注目画素を順次設定するステップと、注目画素を中心とした加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と注目画素との間の画素値の差分値を算定するステップと、差分値に応じて加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定するステップと、重み係数を用いて加重平均フィルタリング処理を実行して注目画素の補正画素値を求めるステップを備えた方法が提案されている。
【０００８】
この方法によれば、注目画素が平坦領域に位置する場合と輪郭領域に位置する場合とでは、注目画素とその周辺画素の画素値に所定の関係があることから、特定の差分値に対して強い影響力を与えるような重み係数を設定することで、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズを抑制できるとともに写真がもつ細かいディテールと質感が維持される粒状ノイズ抑制が実現可能となる。
【特許文献１】特開２００６−３０２０２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、粒状ノイズを抑制する場合には、原画像データの特性、つまり、原画像データの画素数や、原画像に含まれている粒状ノイズのレベル等に基づいて適切なサイズのフィルタやフィルタ係数を設定する必要があるが、上述した従来の技術では、その程度を把握することができず、一律のフィルタ係数やフィルタサイズで粒状抑制処理がなされていたために、得られた画像の品質が異なるという問題があった。
【００１０】
例えば、粒状ノイズのレベルが相対的に低い原画像に対して、一律の加重平均フィルタ処理を施すと、平坦部がのっぺりした抑揚の無い画像に仕上がり、粒状ノイズのレベルが相対的に高い原画像に対して、一律の加重平均フィルタ処理を施すと、十分に粒状ノイズを抑制することができなかった。
【００１１】
デジタルカメラで撮影された写真画像データは、通常、ＪＰＥＧ画像に圧縮される際に、色差データが１／２または１／４に低減された後に直交変換されるため、輝度データと比べて色差データのデータ量が減少していることと相俟って、色ノイズが輝度ノイズより大きく現れやすく、上述した特許文献１に記載された色成分毎に加重平均フィルタ処理する方法では、輝度ノイズと色ノイズを適切に除去できないという問題もあった。
【００１２】
本発明は、上述の従来欠点に鑑み、デジタルカメラで撮影された写真画像データから粒状のノイズの変動幅を特定し、効果的にノイズを抑制できる写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上述の目的を達成するため、本発明による写真画像処理方法の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理方法であって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップと、前記濃度成分抽出ステップで抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップと、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップと、各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出ステップと、前記画素ブロック抽出ステップで抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップと、を含む点にある。
【００１４】
ブロック特性値算出ステップでは、濃度成分抽出ステップで抽出された濃度成分画像データが所定サイズの画素ブロックに分割され、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値が算出される。画素ブロックが画像の平坦部位に属するときには、最大濃度値と最小濃度値にそれほどの差が無く、濃度ばらつきも小さくなるが、画素ブロックが画像の輪郭部位に属するときには、最大濃度値と最小濃度値に大きな差が生じ、濃度ばらつきも比較的大きくなる。つまり、濃度ばらつきが小さい画素ブロックでは、粒状ノイズによるばらつきの影響が顕著に表されているといえる。
【００１５】
画素ブロック割付ステップでは、所定間隔で複数の区間に区分された濃度範囲の何れかの区分に、各画素ブロックがその平均濃度値に基づいて割り付けられる。画素ブロック抽出ステップでは、区分された濃度範囲毎に、濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する。すなわち、代表画素ブロックの濃度ばらつきは、区分された濃度範囲で最も平坦な領域を含む画素ブロックのノイズの変動幅を示していることになる。
【００１６】
さらに、ノイズ変動幅特定ステップでは、画素ブロック抽出ステップで抽出した区分された濃度範囲毎のノイズの変動幅を利用して、回帰計算を実施するため、区分された濃度範囲ではなく、本来の濃度域として連続したノイズ変動幅を算出できるようになる。実際に発明者らが検証したところ、本発明により得られたノイズ変動幅が、粒状ノイズの変動幅と略一致することが判明している。
【００１７】
同第二の特徴構成は、同請求項２に記載した通り、上述の第一特徴構成に加えて、前記濃度ばらつきが、各画素ブロックの平均濃度値を閾値として、当該閾値より高濃度の画素の平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素の平均濃度値である低濃度側平均濃度値との差分演算により算出される値である点にある。
【００１８】
上述の構成によれば、算出される各画素ブロックの濃度ばらつきは、単に各画素ブロック内の最高濃度値と最小濃度値の差分ではないため、各画素ブロックに僅かしか存在しない高い濃度値を示す画素、あるいは低い濃度値を示す画素の影響が削減され、当該画素ブロック内の濃度のばらつき具合を適切に算出できるようになる。
【００１９】
同第三の特徴構成は、同請求項３に記載した通り、上述の第一または第二特徴構成に加えて、加重平均フィルタのフィルタ係数を、前記ノイズ変動幅特定ステップで特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定するフィルタ係数設定ステップと、前記フィルタ係数設定ステップで設定されたフィルタ係数による加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップをさらに含む点にある。
【００２０】
上述の構成によれば、ノイズ抑制処理ステップでは、フィルタ係数設定ステップにより、ノイズの変動幅に基づいたフィルタ係数が設定されている加重平均フィルタを利用して、平滑化処理を実行するため、ノイズ変動幅を超えた平滑化処理を実行することにより、元の画像に含まれていた絵柄までノイズとして抑制して消してしまう不具合を軽減できるようになる。
【００２１】
同第四の特徴構成は、同請求項４に記載した通り、上述の第一または第二特徴構成に加えて、加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップと、前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値が、前記濃度成分画像データの各濃度値に対応する前記変動幅を超える場合に、前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値を当該変動幅の上限値または下限値に制限する濃度値制限ステップと、をさらに含む点にある。
【００２２】
上述の構成によれば、ノイズ抑制処理ステップが既に実現済みである場合であっても、当該既存のノイズ抑制処理ステップを利用した平滑化処理を実行後に、濃度値制限ステップを実行することによって、元の画像に含まれていた絵柄までノイズとして抑制して消してしまう不具合を軽減できるようになる。
【００２３】
同第五の特徴構成は、同請求項５に記載した通り、上述の第一または第二特徴構成に加えて、加重平均フィルタで前記濃度成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理ステップと、前記濃度成分画像データの各濃度値と前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値とを所定の重み係数で融合処理して補正濃度成分画像データを生成する濃度補正ステップとを含み、前記ノイズ抑制処理後の各画素の濃度値が、前記濃度成分画像データの各濃度値に対応する前記変動幅を超える場合に、当該画素の濃度値の融合比率が小さくなるように前記重み係数が設定される点にある。
【００２４】
上述の構成によれば、ノイズ抑制処理ステップが既に実現済みである場合であっても、当該既存のノイズ抑制処理ステップを利用した平滑化処理を実行後に、濃度補正ステップを実行することによって、元の画像に含まれていた絵柄をノイズとして抑制する度合を軽減できるようになる。
【００２５】
同第六の特徴構成は、同請求項６に記載した通り、上述の第三から第五の何れかの特徴構成に加えて、前記加重平均フィルタは、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、前記閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、対象画像データに応じて動的に決定されるフィルタである点にある。
【００２６】
本願発明者は、注目画素とその周辺画素の画素値の差分に基づいて輪郭に近い領域であるか離れた領域であるかを見出すことができることを知見している。つまり、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数に設定し、閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように設定することにより、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状のノイズを抑制できるようになるのである。
【００２７】
同第七の特徴構成は、本発明による写真画像処理プログラムの特徴構成であり、同請求項７に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理プログラムであって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップと、前記濃度成分抽出ステップで抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップと、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップと、各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出ステップと、前記画素ブロック抽出ステップで抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００２８】
同第八の特徴構成は、本発明による写真画像処理装置の特徴構成であり、同請求項８に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理装置であって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出部と、前記濃度成分抽出部で抽出された前記濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出部と、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、前記平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付部と、各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出部と、前記画素ブロック抽出部で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、前記回帰直線で区画される範囲を前記粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定部と、を含む点にある。
【００２９】
同第九の特徴構成は、同請求項９に記載した通り、上述の第八の特徴構成に加えて、前記濃度ばらつきが、各画素ブロックの平均濃度値を閾値として、当該閾値より高濃度の画素の平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素の平均濃度値である低濃度側平均濃度値との差分演算により算出される値である点にある。
【００３０】
同第十の特徴構成は、同請求項１０に記載した通り、上述の第六の特徴構成に加えて、前記写真画像データから色差成分画像データを抽出する色差成分抽出ステップと、加重平均フィルタのフィルタ係数を、前記ノイズ変動幅特定ステップで特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定する色差フィルタ係数設定ステップと、前記色差フィルタ係数設定ステップで設定されたフィルタ係数による加重平均フィルタで前記色差成分画像データを平滑化処理して粒状のノイズを抑制する色差ノイズ抑制処理ステップをさらに含む点にある。
【００３１】
本願発明者は、写真画像データの輝度成分のノイズと色差成分のノイズの増減関係が近く、また、人間の目が細かな輝度の違いには敏感であるのに対して、色相と彩度の細かな違いには比較的気付かないという特性を知見している。
【００３２】
上述の構成によれば、写真画像データが色の変化が細かい絵柄である場合であっても、絵柄の細かい濃度値の変化に応じたノイズ抑制強度で平滑化処理が行われる。したがって、輝度の変化より色相と彩度の変化に鈍感である人間の目の特性に基づいて、色差成分を固定的なノイズ抑制強度で平滑化処理した場合に見られる、色変化が小さくなり、周囲と同化してしまう平滑化画像が生成されるという不具合を回避できるようになる。
【発明の効果】
【００３３】
以上説明した通り、本発明によれば、デジタルカメラで撮影された写真画像データからノイズの変動幅を特定し、効果的にノイズを抑制できる写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置を提供することができるようになった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明による写真画像処理方法及び写真画像処理装置の実施の形態について説明する。
【００３５】
図１に示すように、写真画像処理装置１は、印画紙Ｐに対して出力画像データに基づいた露光処理を行ない、露光された印画紙を現像処理して写真プリントを生成出力する写真プリンタ２と、写真画像に対するプリントオーダ情報を設定入力するとともに、各種の画像補正処理を行ない、原画像から編集処理した出力画像データを写真プリンタ２に出力する操作ステーション３を備えて構成されている。
【００３６】
操作ステーション３は、現像済みの写真フィルムＦから画像を読み込むフィルムスキャナ３１と、デジタルスチルカメラ等で撮影された画像データが格納されたメモリカード等の画像データ記憶メディアＭから画像データを読み取るメディアドライバ３２と、コントローラ３３としての汎用コンピュータ等を備えている。
【００３７】
図１及び図２に示すように、写真プリンタ２は、ロール状の印画紙Ｐを収容した二系統の印画紙マガジン２１と、印画紙マガジン２１から引き出された印画紙Ｐを所定のプリントサイズに切断するシートカッター２２と、切断後の印画紙Ｐの背面にコマ番号等のプリント情報を印字するバックプリント部２３と、プリントデータに基づいて印画紙Ｐを露光する露光部２４と、露光後の印画紙Ｐを現像、漂白、定着するための各処理液が充填された複数の処理槽２５ａ、２５ｂ、２５ｃを備えた現像処理部２５が印画紙Ｐの搬送経路に沿って配置され、現像処理後に乾燥処理された印画紙Ｐが排出される横送りコンベア２６と、横送りコンベア２６に集積された複数枚の印画紙（写真プリント）Ｐがオーダー単位で仕分けられるソータ２７を備えている。
【００３８】
露光部２４には、搬送機構２８によって副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、搬送方向に直交する主走査方向に前記プリントデータに基づき変調されたＲＧＢ三色のレーザ光線束を出力して露光する露光ヘッド２４ａが収容されている。
【００３９】
搬送経路に沿って配置された露光部２４や現像処理部２５に、所定のプロセス速度で印画紙Ｐを搬送する複数のローラ対でなる搬送機構２８が配置され、露光部２４の前後には印画紙Ｐを複列に搬送可能なチャッカー式搬送機構２８ａが設けられている。
【００４０】
操作ステーション３に設けられたコントローラ３３には、汎用のオペレーティングシステムの管理下で動作し、写真処理装置１の各種の画像処理や入出力制御を実行するための複数のアプリケーションプログラムがインストールされ、オペレータとの操作インターフェースとしてモニタ３４、キーボード３５、マウス３６等が接続されている。当該アプリケーションプログラムに本発明による画像処理プログラムが含まれる。
【００４１】
コントローラ３３は、そのハードウェア及びソフトウェアが協働して写真処理プロセスを実行するブロックで、以下に、各機能ブロックに分けて説明する。
【００４２】
図３に示すように、コントローラ３３は、フィルムスキャナ３１やメディアドライバ３２によって読み取られた原画像としての写真画像データを受け取り、所定の前処理を行なってメモリ４１に転送する画像入力部４０と、モニタ３４の画面にプリントオーダ情報や画像編集情報を表示するとともに、それらに対して必要なデータ入力のための操作用アイコンを表示するグラフィック操作画面を生成し、或いは表示されたグラフィック操作画面に対するキーボード３５やマウス３６からの入力操作に基づいて各種の制御コマンドを生成するグラフィックユーザーインターフェース部４２と、画像入力部４０から転送される写真画像データ及び画像処理部４７による補正処理後の写真画像データやそのときの補正パラメータ、更には設定されたプリントオーダ情報等が所定領域に区画されて格納されるメモリ４１と、プリントオーダ情報を生成するオーダー処理部４３と、メモリ４１に格納された各写真画像データに対してコマ画像毎または所定枚数のコマ画像に濃度補正処理やコントラスト補正処理等を行なう画像処理部４７を備えている。
【００４３】
さらに、グラフィックユーザーインターフェース部４２からの表示コマンドに基づいてメモリ４１に展開された画像データや各種の入出力用グラフィックデータ等をモニタ３４に表示処理するビデオＲＡＭ等を備えた表示制御部４６と、各種の補正処理が終了した最終の補正画像を写真プリンタ２に出力するためのプリントデータを生成するプリントデータ生成部４４と、顧客のオーダーに応じて最終の補正画像をＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に書き込むためのファイル形式に変換するフォーマッタ部４５等を備えている。
【００４４】
フィルムスキャナ３１は、フィルムＦに記録された画像を低解像度ではあるものの高速で読み取るプレスキャンモードと、低速ではあるものの高解像度で読み取る本スキャンモードの二モードで作動するように構成され、プレスキャンモードで読み込まれた低解像度の画像に対して各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて本スキャンモードで読み込まれた高解像度の画像に対する最終の補正処理が実行されてプリンタ２に出力される。
【００４５】
同様に、メディアドライバ３２から読み込まれた画像ファイルには高解像度の撮影画像とそのサムネイル画像が含まれ、サムネイル画像に対して後述の各種の補正処理が行なわれ、その際にメモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて高解像度の撮影画像に対する最終の補正処理が実行される。尚、画像ファイルにサムネイル画像が含まれないときには、画像入力部４０で高解像度の撮影画像からサムネイル画像が生成されてメモリ４１に転送される。
【００４６】
このように、頻繁に試行錯誤される各種の編集処理が低解像度の画像に対して実行されることによりコントローラ３３の演算負荷が低減されるように構成されている。
【００４７】
画像処理部４７には、メモリ４１に格納された原画像である写真画像データに対して撮影レンズに起因する歪を補正する歪補正部５０と、粒状ノイズを抑制する粒状ノイズ抑制処理部５１と、画像のエッジを強調し、ノイズを抑制する鮮鋭化処理部５２と、自然なカラーを再現できるようにカラーバランスを調整するカラー補正部５３と、写真プリントのサイズに適した画像サイズに変換する拡縮処理部５４等の複数の画像処理ブロックを備えている。
【００４８】
粒状ノイズ抑制処理部５１は、写真フィルムＦから本スキャンモードで読み込まれた画像データに含まれる粒状ノイズを抑制するフィルム画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１と、本発明による画像処理装置として機能し、メディアドライバ３２から読み込まれた高解像度の画像データに含まれる粒状ノイズを抑制するデジタルカメラ撮影画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１を備えている。
【００４９】
以下、メディアドライバ３２から入力されるデジタルカメラで撮影された写真画像データの処理について詳述するが、写真フィルムＦから本スキャンモードで読み込まれた写真画像データも同様の処理を行なうことが可能である。
【００５０】
メディアドライバ３２から読み込まれた複数のサムネイル画像データ及び高解像度の画像データがメモリ４１に格納されると、モニタ３４の画面にサムネイル画像データに基づく数コマの写真画像とグラフィック操作画面が表示される。尚、通常、メディアに格納されているデジタル画像はＪＰＥＧ方式により圧縮されているため、逆変換して伸長処理した画像データが格納される。
【００５１】
モニタ３４の画面に表示された各コマ画像に対して、グラフィック操作画面に対するオペレータの操作を介してオーダー処理部４３によりプリント条件、つまり、プリント枚数やプリントサイズ等が設定される。
【００５２】
さらに、各コマ画像に対して、オペレータの操作を介して画像処理部４７により歪補正、鮮鋭化処理、カラー補正が実行され、このとき設定された画像の補正処理条件がメモリ４１に格納される。
【００５３】
モニタ３４の画面に表示された各コマ画像に対するプリント条件の設定や補正処理の操作が終了すると、次画面にスクロールして、全コマ画像に対して同様の処理が実行される。
【００５４】
全ての操作処理が終了し、グラフィック操作画面を介してプリント出力操作が行なわれると、メモリ４１に格納されている高解像度の写真画像データに対して、歪補正、粒状ノイズ抑制処理、鮮鋭化処理、カラー補正処理、拡縮処理等の画像処理が順番に実行され、プリントデータ生成部４４によって画像処理後の画像データがプリントデータに変換生成され、写真プリンタ２に出力される。
【００５５】
高解像度の写真画像データに対する歪補正、鮮鋭化処理、カラー補正処の夫々は、サムネイル画像に対して設定された補正処理条件、つまりメモリ４１に格納された補正処理条件に基づいて自動的に補正処理が実行される。
【００５６】
以下、本発明によるデジタルカメラ撮影画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１について詳述する。
【００５７】
図４に示すように、粒状ノイズ抑制処理部５１は、写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出部５１０と、濃度成分抽出部５１０で抽出された濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出部５１１と、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付部５１２と、各区分に割り付けられた画素ブロックから前記濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出部５１３と、画素ブロック抽出部５１３で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、回帰直線で区画される範囲を粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定部５１４と、を備えている。
【００５８】
さらに、粒状ノイズ抑制処理部５１は、ノイズ変動幅特定部５１４で特定された粒状のノイズの変動幅に基づいて、加重平均フィルタのフィルタ係数を決定して平滑化処理を実行する、あるいは、加重平均フィルタによる平滑化処理後の濃度成分画像データを補正するなどにより、粒状のノイズを抑制するノイズ抑制処理部５１５を備えている。
【００５９】
濃度成分抽出部５１０は、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々をＹＣｂＣｒ成分に変換するＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１７と、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１７で得られた色差成分画像データの夫々を、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理して補正色差成分画像データを生成する色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ，５１６ｂ）と、を備えている。
【００６０】
さらに、濃度成分抽出部５１０は、後述するノイズ抑制処理部５１５から得られた補正濃度成分画像データと色差フィルタ処理部５１６から得られた補正色差成分画像データから得られる各画素のＹＣｂＣｒ成分の夫々をＲＧＢ成分に逆変換するＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ変換処理部５１８を備えている。
【００６１】
ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１７は、以下の変換式に基づいて、メモリ４１から読み出した高解像度の原画像である写真画像データ（例えば、８００万画素であれば、横３２６４画素×縦２４４８画素程度である）を構成する各画素のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の夫々の色成分（以下、「ＲＧＢ」と記す。）を、輝度色差成分に変換してメモリ４１に格納する。
Ｙ    ＝    ０．２９９００Ｒ＋０．５８７００Ｇ＋０．１１４００Ｂ
Ｃｂ  ＝  −０．１６８７４Ｒ−０．３３１２６Ｇ＋０．５００００Ｂ
Ｃｒ  ＝    ０．５００００Ｒ−０．４１８６９Ｇ−０．０８１３１Ｂ
【００６２】
色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ，５１６ｂ）は、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１５から得られた色差成分画像データの夫々に対して、例えば、９×９或いは１１×１１程度のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理を実行し、補正色差成分画像データを生成する。
【００６３】
通常、ＪＰＥＧ方式では、ＹＣｒＣｂ変換された画素を８×８のブロック毎にＤＣＴ変換し、得られた周波数成分を量子化し、ジグザグスキャンにより配列された量子化データをハフマン符合化するが、各ブロック内の色差データはＤＣＴ変換する前に輝度データの１／４に間引き処理される。人間の目が細かな輝度の違いには敏感であるのに対して、色相と彩度の細かな違いには比較的気付かないという特性に基づいて、色差データを削減するためである。
【００６４】
従って、デジタルカメラで撮影された写真画像に現れるざらつきの原因である粒状のノイズを輝度ノイズと色ノイズに分けると、輝度ノイズが略一画素単位で現れるのに対して、色ノイズは比較的大きな画素サイズで現れ、その傾向がＤＣＴ変換時のブロックサイズと相関を持つという特性が見られる。
【００６５】
そのため、色ノイズを抑制するためには、フィルタサイズをＪＰＥＧによる圧縮のためのブロックサイズより大きなフィルタサイズに設定することが好ましく、本実施形態では、９×９或は１１×１１程度のフィルタサイズに設定されている。
【００６６】
加重平均フィルタとして、一般的なガウシアンフィルタや被写体の輪郭の保存特性に優れたバイラテラルフィルタを採用することも可能であるが、本実施形態では、被写体の輪郭をぼかすことなく、輪郭に近い領域まで粒状のノイズを適切に抑制可能な動的フィルタを用いている。
【００６７】
具体的には、フィルタサイズ内に存在する画素群のうち、中心画素に対する各周辺画素の差分を算出し、その差分値が、零または所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、フィルタ係数が対象画像データに応じて動的に決定される加重平均フィルタである。ここで、所定の閾値は予め様々なサンプル画像に対する官能検査や統計的手法等に基づいて決定される値で、画像の輪郭部か否かが判断可能となるような値である。
【００６８】
図５（ａ）（ｂ）に示すように、当該加重平均フィルタのフィルタ係数Ｆｉ，ｊは、中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分に応じて０から１の範囲の値が出力される係数決定関数（Ｆｉ，ｊ＝ｆ（Δ））に基づいて決定される。尚、実際には、係数決定関数に従って差分Δに対応したフィルタ係数が予め定義されたテーブルデータを参照することにより各フィルタ係数が決定される。
【００６９】
図６に示すように、係数決定関数は、注目画素Ｐ０，０とその周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分Δに基づいて、被写体の輪郭に近い領域であるか離れた領域であるかを判断し、差分Δが０のとき、つまり中心画素と周辺画素の画素値が等しいときにフィルタ係数Ｆｉ，ｊが１に設定されるとともに、中心画素と周辺画素の画素値が予め設定した閾値と等しいときにフィルタ係数Ｆｉ，ｊが１に設定され、中心画素と周辺画素の画素値が閾値から小さくなるほどフィルタ係数Ｆｉ，ｊが小さな値に設定されるような関数で、閾値を中心とする所定幅では、フィルタ係数が１から次第に小さくなるガウス関数として定義されている。
【００７０】
当該閾値は、原画像データの隣接画素同士に色相差がある場合、その差を「ノイズ」と認識するか「被写体の一部」と認識するかの境界を示す値として、多くのサンプル画像に対する感応検査等の統計的手法を用いて求められた値で、当該閾値より差分が十分に大きいときには、被写体の輪郭を表す画素である確率が高く、当該閾値より差分が小さいときには、粒状のノイズである確率が高いと判断するための指標である。
【００７１】
当該閾値は、各画素の色差を０から２５５の８ビットの数値として表す場合に、１０から２０の間の値、特に１６程度の値を採用することが好ましい。差分Δが１または２の微小値である場合にはノイズと認識されるが、それほど大きな値ではないため、逆にそのまま残すことにより、適度なざらつきを維持して、のっぺりとした平坦部となるような不都合を回避することができる。
【００７２】
このように、色差フィルタ処理部５１６は、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタにより、処理対象画像データの一行目の左端の画素から行方向に配列された各画素を、順次注目画素として加重平均フィルタ処理を繰り返し、右端の画素まで処理が終了すると二行目の左端の画素から行方向に同様の処理を行ない、最終行の右端の画素まで処理を繰り返す。
【００７３】
このような処理を行なうことにより、被写体の輪郭領域の近傍まで適切に粒状のノイズを抑制することができるようになる。
【００７４】
尚、処理対象画像データの端部領域では、実際の画素が存在しないため、端部画素と同じ画素値のダミー画素を生成して処理されるが、実際にプリントされる有効画像サイズは原画像サイズよりやや小さいサイズとなるので、プリント画像に影響を与えるものではない。
【００７５】
ブロック特性値算出部５１１は、図７（ａ）に示すように、濃度成分抽出部５１０で抽出された濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割し、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値を算出する。続いて、図７（ｂ）に示すように、平均濃度値を閾値として、閾値より高濃度の画素Ｈの平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素Ｌの平均濃度値である低濃度側平均濃度値を算出し、さらに、画素ブロックの濃度ばらつきを示すものとして、高濃度側平均濃度値と低濃度側平均濃度値との差分を算出する。
【００７６】
このように、ブロック特性値算出部５１１は、所定サイズの画素ブロック毎に、平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出し、処理対象画像データの一行目の左端の画素ブロックから行方向に配列された各画素ブロックを、順次注目画素ブロックとしてブロック特性値を算出する処理を繰り返し、右端の画素ブロックまで処理が終了すると二行目の左端の画素ブロックから行方向に同様の処理を行ない、最終行の右端の画素ブロックまで処理を繰り返す。
【００７７】
画素ブロック割付部５１２は、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、ブロック特性値算出部５１１で算出した平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける。例えば、図７（ｃ）は、画素ブロック割付部５１２により２５６階調の濃度範囲を１６個の区分に区分し、横軸が当該区分した濃度範囲を示し、縦軸が濃度ばらつきを示すよう、各画素ブロックを割り付けた結果を示す。
【００７８】
画素ブロック抽出部５１３は、画素ブロック割付部５１２により各区分に割り付けられた画素ブロックから、濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する。例えば、図７（ｃ）に示すように、画像ブロックが高濃度の濃度範囲と低濃度の濃度範囲の２つに集中して割り付けられる画像データの場合であっても、高濃度の濃度範囲と低濃度の濃度範囲の夫々において、濃度ばらつきが最小の画素ブロックを抽出する。
【００７９】
つまり、所定間隔で区分された濃度範囲の各区分内で、濃度ばらつきが少ない、最も平坦な領域の画素ブロックが、ノイズ抑制処理の代表画素ブロックとして抽出される。
【００８０】
ノイズ変動幅特定部５１４は、図７（ｄ）に示すように、画素ブロック抽出部５１３で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を最小自乗法等で算出し、回帰直線で区画される範囲を粒状のノイズの変動幅として特定する。
【００８１】
このようにして、原画像データを構成する各画素の濃度に対する粒状ノイズの変動幅が把握されるようになる。
【００８２】
ノイズ抑制処理部５１５は、加重平均フィルタを利用して、濃度成分画像データを平滑化処理し、粒状のノイズが抑制された補正濃度成分画像データを生成する。このとき、平滑化処理で利用する加重平均フィルタのフィルタ係数は、ノイズ変動幅特定部５１４で特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定されている。
【００８３】
あるいは、ノイズ抑制処理部５１５は、まず、上述の色差フィルタ処理部５１６と同様に、所定のフィルタサイズのフィルタの中心画素の濃度値に基づいて決定された加重平均フィルタを用いて平滑化処理を実行し、続いて、処理後の各画素の濃度値が、濃度成分画像データの濃度値に対応するノイズ変動幅特定部５１４で得られた変動幅を超える場合に、当該平滑化処理後の各画素の濃度値を当該変動幅の上限値または下限値に制限し、補正濃度成分画像データを生成するよう構成しても構わない。
【００８４】
あるいは、ノイズ抑制処理部５１５は、まず、上述の色差フィルタ処理部５１６と同様に、所定のフィルタサイズのフィルタの中心画素の濃度値に基づいて決定された加重平均フィルタを用いて平滑化処理を実行し、続いて、濃度成分画像データの各濃度値と当該平滑化処理後の各画素の濃度値とを所定の重み係数で融合処理して補正濃度成分画像データを生成する。
【００８５】
続いて、当該補正濃度成分画像データの各画素の濃度値が、濃度成分画像データの各濃度値に対応するノイズ変動幅特定部５１４で得られた変動幅を超える場合に、当該画素の濃度値の融合比率が小さくなるように重み係数を設定し、当該重み係数で再び融合処理した補正濃度成分画像データを生成するよう構成しても構わない。
【００８６】
あるいは、色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ，５１６ｂ）における、色差成分画像データの平滑化処理で利用する加重平均フィルタを、ノイズ変動幅特定部５１４で特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて決定しても構わない。
【００８７】
具体的には、図１３（ａ）に例示するように、当該加重平均フィルタのフィルタ係数を決定する係数決定関数は、横軸がフィルタサイズ内の中心画素とその周辺画素の濃度値の差分を示し、縦軸がフィルタ係数を示す関数として定義される。
【００８８】
詳述すると、ノイズ変動幅特定部５１４で特定された当該加重平均フィルタの中心画素の濃度値に対するノイズ変動幅の平均の濃度値と、当該加重平均フィルタの中心画素の濃度値との差分を基準差分値とし、当該基準差分値に対するフィルタ係数が１に設定されているとともに、ノイズ変動幅の半分の濃度値が標準偏差となるガウス関数として定義されている。
【００８９】
即ち、人間の視覚の特性上、色差成分の変化よりも敏感である濃度成分の変化に基づいて決定されたノイズ抑制強度によって、色差成分のノイズ抑制処理を行うことができるため、平滑化処理後に色変化が小さい、周囲と同化した画像が生成されることを回避することができる。
【００９０】
また、図１３（ｂ）に例示するように、当該ガウス関数を近似して、フィルタ係数が０．１あるいは０．９において段階的な変化を示す線形関数に基づいてフィルタ係数を決定し、フィルタ係数の決定を簡略化する構成にしても構わない。ただし、上述の段階的に変化する点を示すフィルタ係数の数値あるいは点の数については例示に過ぎず、これに限定するものではない。
【００９１】
例えば、図１５（ａ）に示す原画像に対して、図６に示す予め設定した閾値に基づいたガウス関数として定義された係数決定関数により、加重平均フィルタの中心画素の濃度値に対するノイズ変動幅の変動に関係のない固定のフィルタ係数が決定された９×９フィルタサイズの加重平均フィルタにより、平滑化処理した結果を図１５（ｂ）に示す。
【００９２】
また、図１５（ａ）に示す原画像に対して、図１３（ａ）に示す加重平均フィルタの中心画素の濃度値に対するノイズ変動幅に基づいてフィルタ係数が決定された９×９フィルタサイズの加重平均フィルタにより、平滑化処理した結果を図１５（ｃ）に示す。
【００９３】
図１５（ａ）（ｂ）（ｃ）を対比すると、図１５（ｂ）、図１５（ｃ）ともに、画像全体に渡り明るさが増し、さらに、苺の輪郭を明確に識別できることがわかる。しかし、苺の種の色に注目すると、図１５（ａ）では、黄色であるのに対して、図１５（ｂ）では、苺の実の表皮の赤色と同化しているが、図１５（ｃ）では、黄色のままであり、周辺画素の赤色と同化せず、細かな色の変化を維持しながら平滑化されていることがわかる。
【００９４】
尚、本願発明者は、図１３（ｂ）に示すように、ガウス関数を近似した係数決定関数から決定された加重平均フィルタを利用するよりも、図１３（ａ）に示すように、ガウス関数に基づいた係数決定関数から決定された加重平均フィルタを利用して平滑化処理を行う方が、より滑らかにノイズ抑制できることを知見している。
【００９５】
ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１８は、ノイズ抑制処理部５１５で得られた補正濃度成分画像データと、色差フィルタ処理部５１６で得られた補正色差成分画像データで構成される補正後の新たな輝度色差成分を、次式に基づいてＲＧＢ色成分に逆変換して、鮮鋭化処理部５２に出力する。
Ｒ  ＝  Ｙ−０．０００００７Ｃｂ＋１．４０１９９８Ｃｒ
Ｇ  ＝  Ｙ−０．３４４１３３Ｃｂ−０．７１４１３８Ｃｒ
Ｂ  ＝  Ｙ＋１．７７２００３Ｃｂ＋０．００００１５Ｃｒ
【００９６】
以下に、上述した粒状ノイズ抑制処理部５１による各処理の手順を、図８に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００９７】
まず、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分データが、濃度成分抽出部５１０に入力されると、濃度成分抽出ステップ（Ｓ１）が実行される。
【００９８】
濃度成分抽出ステップ（Ｓ１）は、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）と、色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）と、ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップ（Ｓ１３）で構成される。
【００９９】
まず、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップが実行され、入力された各画素のＲＧＢ成分の夫々がＹＣｂＣｒ成分に変換され、輝度成分画像データと色差成分画像データが出力される。出力された輝度成分画像データは、濃度成分画像データとして扱われる（Ｓ１１）。
【０１００】
出力された濃度成分画像データがブロック特性値算出部５１１に入力されると、ブロック特性値算出ステップが実行され、所定サイズの画素ブロックに分割された濃度成分画像データの画素ブロック毎に、平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値が算出され、当該ブロック特性値と画素ブロックに分割された濃度成分画像データが画素ブロック割付部５１２へ出力される（Ｓ２）。
【０１０１】
濃度成分画像データと画素ブロック毎のブロック特性値が画素ブロック割付部５１２に入力されると、画素ブロック割付ステップが実行され、濃度成分画像データの濃度範囲が所定間隔で複数の区間に区分され、入力された画素ブロック特性値の平均濃度値に基づいて、濃度成分画像データの各画素ブロックが対応する区分に割り付けられる（Ｓ３）。
【０１０２】
続いて、画素ブロック抽出部５１３の画素ブロック抽出ステップが実行され、画素ブロック割付ステップ（Ｓ３）で各区分に割り付けられた画素ブロックから、ブロック特性値の濃度ばらつきが最小となる画素ブロックが、代表画素ブロックとして抽出される（Ｓ４）。
【０１０３】
続いて、ノイズ変動幅特定部５１４のノイズ変動幅特定ステップが実行され、画素ブロック割付ステップ（Ｓ４）で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線が算出され、回帰直線で区画される範囲が粒状のノイズの変動幅として特定される（Ｓ５）。
【０１０４】
続いて、ノイズ抑制処理部５１５の補正画像データ生成ステップが実行される（Ｓ６）。
【０１０５】
補正画像データ生成ステップ（Ｓ６）は、フィルタ係数設定ステップ（Ｓ６１１）とノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６１２）で構成される。
【０１０６】
まず、フィルタ係数設定ステップ（Ｓ６１１）が実行され、加重平均フィルタのフィルタ係数が、ノイズ変動幅特定ステップ（Ｓ５）で特定された粒状のノイズの変動幅のうち、中心画素の濃度値に対するノイズの変動幅に基づいて設定される。
【０１０７】
続いて、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６１２）が実行され、フィルタ係数設定ステップ（Ｓ６１１）で設定されたフィルタ係数による加重平均フィルタで濃度成分画像データが平滑化処理され、粒状のノイズが抑制された補正濃度成分画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１８に出力される。
【０１０８】
一方、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）で出力された色差画像成分データは、色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ、５１６ｂ）に出力され、色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）が実行される。
【０１０９】
色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）は、画素差分データ算出処理ステップ（Ｓ１２１）と、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）と、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）で構成される。
【０１１０】
まず、画素差分データ算出処理ステップ（Ｓ１２１）が実行され、図５（ａ）に示すように、所定の加重平均フィルタサイズに応じて、入力された輝度成分画像データの中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分Δが算出される。
【０１１１】
続いて、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）が実行され、図６（ｂ）、図７に示すように、所定の係数決定関数に従って差分Δに対応したフィルタ係数が予め定義されたテーブルデータを参照することにより各フィルタ係数Ｆｉ，ｊが決定される。
【０１１２】
続いて、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）が実行され、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）で決定された加重平均フィルタを利用したフィルタ処理が実行され、実行結果である補正色差成分画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１８に出力される。
【０１１３】
続いて、ノイズ抑制処理部５１５の補正画像データ生成ステップ（Ｓ６）で得られた補正濃度成分画像データと、色差フィルタ処理部５１６の色差フィルタ処理ステップ（Ｓ１２）で得られた補正色差成分画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１８に入力されると、ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップが実行され、補正濃度成分画像データと補正色差成分画像データがＲＧＢ成分データに変換されて出力され、粒状ノイズ抑制処理部５１による粒状ノイズの抑制処理が終了される（Ｓ１３）。
【０１１４】
尚、図９に示すように、ノイズ抑制処理部５１５の補正画像データ生成ステップ（Ｓ６）が、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６２１）と、濃度値制限ステップ（Ｓ６２２）で構成されるようにしても構わない。
【０１１５】
この場合、まず、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６２１）が実行され、所定のフィルタサイズのフィルタの中心画素の濃度値に基づいて決定された加重平均フィルタで、濃度成分画像データが平滑化処理される。
【０１１６】
続いて、濃度値制限ステップ（Ｓ６２２）が実行され、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６２１）で平滑化された濃度成分画像データの各画素の濃度値が、濃度成分画像データの濃度値に対応するノイズ変動幅特定ステップ（Ｓ５）で得られた変動幅を超える場合に、当該平滑化処理後の各画素の濃度値が当該変動幅の上限値または下限値に制限され、補正濃度成分画像データが生成される。
【０１１７】
あるいは、図１０に示すように、ノイズ抑制処理部５１５の補正画像データ生成ステップ（Ｓ６）が、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６３１）と、濃度補正ステップ（Ｓ６３２）で構成されるようにしても構わない。
【０１１８】
この場合、まず、ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６３１）が実行され、所定のフィルタサイズのフィルタの中心画素の濃度値に基づいて決定された加重平均フィルタで、濃度成分画像データが平滑化処理される。
【０１１９】
続いて、濃度補正ステップ（Ｓ６３２）が実行され、濃度成分画像データの各濃度値とノイズ抑制処理ステップ（Ｓ６３１）で平滑化処理後の各画素の濃度値とを、所定の重み係数で融合処理して補正濃度成分画像データが生成される。
【０１２０】
続いて、当該補正濃度成分画像データの各画素の濃度値が、濃度成分画像データの各濃度値に対応するノイズ変動幅特定部５１４で得られた変動幅を超える場合は、当該画素の濃度値の融合比率が小さくなるように重み係数が設定され、当該重み係数で再び融合処理した補正濃度成分画像データが生成される。
【０１２１】
あるいは、図１４に示すように、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）が写真画像データから色差成分画像データを抽出する色差成分抽出ステップとして構成され、色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）が、色差フィルタ係数設定ステップ（Ｓ１２４）と、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）で構成されるようにしても構わない。
【０１２２】
この場合、まず、上述のＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１1）である色差成分抽出ステップ（Ｓ１１）が実行され、写真画像データから色差成分画像データが出力される。
【０１２３】
続いて、色差フィルタ係数設定ステップ（Ｓ１２４）が実行され、図１３（ａ）または図１３（ｂ）に例示するように、ノイズ変動幅特定ステップ（Ｓ５）で得られたノイズ変動幅を利用して定義された係数決定関数に従って、色差成分画像データの画素値の差分に対応したフィルタ係数が決定され、加重平均フィルタが生成される。
【０１２４】
続いて、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）が実行され、色差フィルタ係数設定ステップ（Ｓ１２４）で決定された加重平均フィルタを利用したフィルタ処理が実行され、実行結果である補正色差成分画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１８に出力される。
【０１２５】
尚、上述の各ステップにおいて、各ステップ間の入出力データをメモリ４１に保存するよう構成し、各ステップは、各ステップ間で直接データの入出力を行わずに、メモリ４１に保存されたデータにアクセスするよう構成しても構わない。
【０１２６】
上述した粒状ノイズ抑制処理部５１による各処理は、コントローラ３３に備えたハードディスクにインストールされた本発明の写真画像処理プログラムが実行されることにより実現される。
【０１２７】
つまり、写真画像データに含まれる粒状のノイズの変動幅に基づいてノイズ抑制処理を行なう写真画像処理プログラムであって、写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分抽出ステップ（Ｓ１）と、濃度成分抽出ステップ（Ｓ１）で抽出された濃度成分画像データを所定サイズの画素ブロックに分割して、画素ブロック毎に平均濃度値、最大濃度値、最小濃度値、濃度ばらつきを含むブロック特性値を算出するブロック特性値算出ステップ（Ｓ２）と、濃度範囲を所定間隔で複数の区間に区分し、平均濃度値に基づいて各画素ブロックを対応する区分に割り付ける画素ブロック割付ステップ（Ｓ３）と、各区分に割り付けられた画素ブロックから濃度ばらつきが最小となる画素ブロックを代表画素ブロックとして抽出する画素ブロック抽出ステップ（Ｓ４）と、画素ブロック抽出ステップ（Ｓ４）で抽出された複数の代表画素ブロックの各平均濃度値を説明変数とし、各最大濃度値及び各最小濃度値の夫々を従属変数とする二本の回帰直線を算出し、回帰直線で区画される範囲を粒状のノイズの変動幅として特定するノイズ変動幅特定ステップ（Ｓ５）と、をコンピュータに実行させる写真画像処理プログラムが記憶されたＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体を介してインストールされている。
【０１２８】
尚、本発明により特定される粒状ノイズの変動幅を利用して、濃度成分画像データの粒状ノイズを抑制する補正画像データ生成ステップ（Ｓ６）をコンピュータに実行させる写真画像処理プログラムが、当該プログラムが記憶されたＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体を介してインストールされていても構わない。
【０１２９】
以下、別実施形態について説明する。
【０１３０】
上述の実施形態では、画素ブロックのブロック特性値に含まれる濃度ばらつきとして、各画素ブロックの平均濃度値を閾値として、当該閾値より高濃度の画素の平均濃度値である高濃度側平均濃度値と、当該閾値より低濃度の画素の平均濃度値である低濃度側平均濃度値との差分演算により算出される値を採用する場合を説明したが、本発明に適用可能な濃度ばらつきは、このような値に制限されるものではなく、画素ブロックを構成する画素群を母集団とする各画素の濃度値のばらつきを統計的手法等で表す値であればよく、標準偏差、平均絶対偏差、範囲等を採用することも可能である。
【０１３１】
上述の実施形態の構成を変更し、図１１に示すように、濃度成分抽出部５１０は、入力された画像データのＲＧＢ成分から、所定の色成分のみで構成される濃度成分画像データを抽出するＲＧＢ濃度成分抽出部５１７１と、ノイズ抑制処理部５１５で生成されたＲＧＢの夫々の色成分のみで構成された補正濃度成分画像データを３つ纏めて、ＲＧＢ成分の画像データに変換して出力するＲＧＢ成分変換処理部５１８１を備えるよう構成しても構わない。
【０１３２】
ただし、この場合、例えば、図１２に示すように、濃度成分抽出部５１０の濃度成分抽出ステップ（Ｓ１）は、入力された画像データのＲＧＢ成分から所定の色成分のみで構成される濃度成分画像データを抽出するＲＧＢ濃度成分抽出ステップ（Ｓ１４）と、ノイズ抑制処理部５１５で生成されたＲＧＢの夫々の色成分のみで構成された補正濃度成分画像データが、全ての色成分について出力されたかどうかを判定し、全ての色成分の補正濃度成分画像データが出力されるまで処理を繰り返す全色成分終了判定ステップ（Ｓ１５）と、全ての色成分の補正濃度成分画像データを纏めて、ＲＧＢ成分の画像データに変換するＲＧＢ成分変換処理ステップ（Ｓ１６）と、を備えるよう構成する。
【０１３３】
尚、上述した実施形態は、本発明の一例に過ぎず、本発明の作用効果を奏する範囲において各ブロックの具体的構成等を適宜変更設計できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】写真画像処理装置の外観説明図
【図２】写真プリンタの説明図
【図３】写真画像処理装置の機能ブロック構成図
【図４】粒状ノイズ抑制処理部の機能ブロック構成図
【図５】加重平均フィルタの説明図であり、（ａ）は中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの関係を示す説明図、（ｂ）はフィルタ係数を示す説明図
【図６】加重平均フィルタの係数決定関数の説明図
【図７】輝度置換処理ステップの説明図であり、（ａ）は所定サイズの画素ブロックに分割された濃度成分画像データを示す説明図、（ｂ）は濃度成分画像データの各画素ブロックを示す説明図、（ｃ）は複数の区分に分割された濃度範囲に画素ブロックを割り付けた一例を示す説明図、（ｄ）はノイズ変動幅を特定する一例を示す説明図
【図８】粒状ノイズ抑制処理部の処理手順の一例を説明するためのフローチャート
【図９】粒状ノイズ抑制処理部の処理手順の図８とは別の一例を説明するためのフローチャート
【図１０】粒状ノイズ抑制処理部の処理手順の図８、図９とは別の一例を説明するためのフローチャート
【図１１】粒状ノイズ抑制処理部の図４とは別の一例を示す機能ブロック構成図
【図１２】図１１の構成に基づいた粒状ノイズ抑制処理部の処理手順の一例を説明するためのフローチャート
【図１３】ノイズ変動幅に基づいて決定される加重平均フィルタの係数決定関数の説明図
【図１４】ノイズ変動幅に基づいて決定される加重平均フィルタを利用した、色差成分画像データのノイズ抑制処理手順の一例を説明するためのフローチャート
【図１５】色差成分に対する平滑化処理の実行前後の写真画像であり、（ａ）は原画像を示す写真画像、（ｂ）は色差成分を濃度値のノイズ変動幅に基づかない固定の抑制強度で決定された加重平均フィルタにより平滑化処理した結果を示す写真画像、（ｃ）は色差成分を濃度値のノイズ変動幅に基づいて決定された加重平均フィルタにより平滑化処理した結果を示す写真画像
【符号の説明】
【０１３５】
１：写真画像処理装置
５１：粒状ノイズ抑制処理部
５１０：濃度成分抽出部
５１１：ブロック特性値算出部
５１２：画素ブロック割付部
５１３：画素ブロック抽出部
５１４：ノイズ変動幅特定部
５１５：ノイズ抑制処理部
５１６：色差フィルタ処理部 
５１７：ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部
５１８：ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部 
５１７１：ＲＧＢ濃度成分抽出部
５１８１：ＲＧＢ成分変換処理部 
Ｓ１：濃度成分抽出ステップ
Ｓ２：ブロック特性値算出ステップ
Ｓ３：画素ブロック割付ステップ
Ｓ４：画素ブロック抽出ステップ
Ｓ５：ノイズ変動幅特定ステップ
Ｓ６：補正画像データ生成ステップ
Ｓ１１：ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（色差成分抽出ステップ）
Ｓ１２：色ノイズ抑制処理ステップ
Ｓ１３：ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップ
Ｓ１４：ＲＧＢ濃度成分抽出ステップ
Ｓ１５：全色成分終了判定ステップ
Ｓ１６：ＲＧＢ成分変換処理ステップ
Ｓ１２１：画素差分データ算出処理ステップ
Ｓ１２２：フィルタ係数決定処理ステップ
Ｓ１２３：加重平均フィルタ処理ステップ
Ｓ１２４：色差フィルタ係数決定処理ステップ
Ｓ６１１：フィルタ係数決定ステップ（図８で示す一例）
Ｓ６１２：ノイズ抑制処理ステップ（図８で示す一例）
Ｓ６２１：ノイズ抑制処理ステップ（図９で示す一例）
Ｓ６２２：濃度値制限ステップ（図９で示す一例）
Ｓ６３１：ノイズ抑制処理ステップ（図１０で示す一例）
Ｓ６３２：濃度補正ステップ（図１０で示す一例）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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